TOP 3
자치구 총생활인구수
16 송파구 753278.4966
0 강남구 633521.1274
3 강서구 533814.0426서울시 치안데이터 분석
“CCTV가 많으면 범죄수를
낮추는 데에 도움이 될까요?”
출처: 서울시 공공데이터포털 (https://data.seoul.go.kr/)
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TOP 3
자치구 1인가구수
4 관악구 150745
3 강서구 104509
16 송파구 87140데이터 살펴보기
자치구
강남구 7007
관악구 5366
서초구 5060
Name: count, dtype: int64자치구
강남구 1713
용산구 1421
구로구 1372
Name: count, dtype: int64
안전벨과 CCTV의 상관관계: 0.3032
예상과 달리, CCTV와 안전벨의 상관관계가 높지 않다.데이터 살펴보기
치안센터와 경찰관 수의 상관관계: 0.6500
다른 변수들과 비교했을 때 가장 높은 상관관계를 보임
종로구와 강남구만 조금 다르고 나머지는 비슷하다.데이터 살펴보기
자치구 술집 수
17 양천구 3094
7 금천구 3179
10 동작구 3276 자치구 술집 수
12 서대문구 3578
7 금천구 3179
14 성동구 4001
술집 수와 총 범죄 건수의 상관계수: 0.8354
다른 변수들과 비교했을 때, 가장 높은 상관관계를 보임상관계수 분석
범죄건수 주요 변수
- 술집 수
- 생활 인구 수
- 구별 경찰 수
- CCTV 총 수량
- 1인가구수
회귀분석
상관 관계 높은 변수 임의 선택
VS Stepwise로 변수 선택
회귀분석
변수 전처리
- 변수의 Scale 이 각각 다르기 때문에, 표준화 수행
- 변수간 영향을 공정하게 비교하자
회귀분석(상관관계 기준)
X3 = X_scaled_df[['총 음식점 수','CCTV 수량','1인가구수','구별 경찰수','총생활인구수']]
y = X_scaled_df['총범죄건수']
X3 = sm.add_constant(X3)
model3 = sm.OLS(y, X3).fit()
print(model3.summary()) OLS Regression Results
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Dep. Variable: 총범죄건수 R-squared: 0.903
Model: OLS Adj. R-squared: 0.876
Method: Least Squares F-statistic: 33.57
Date: Thu, 17 Apr 2025 Prob (F-statistic): 1.61e-08
Time: 22:40:52 Log-Likelihood: -6.0400
No. Observations: 24 AIC: 24.08
Df Residuals: 18 BIC: 31.15
Df Model: 5
Covariance Type: nonrobust
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coef std err t P>|t| [0.025 0.975]
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const 1.11e-16 0.073 1.51e-15 1.000 -0.154 0.154
총 음식점 수 0.4745 0.166 2.865 0.010 0.127 0.822
CCTV 수량 0.1789 0.097 1.840 0.082 -0.025 0.383
1인가구수 0.0846 0.098 0.866 0.398 -0.121 0.290
구별 경찰수 0.1832 0.186 0.986 0.337 -0.207 0.574
총생활인구수 0.2817 0.108 2.611 0.018 0.055 0.508
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Omnibus: 0.922 Durbin-Watson: 2.122
Prob(Omnibus): 0.631 Jarque-Bera (JB): 0.287
Skew: -0.258 Prob(JB): 0.867
Kurtosis: 3.144 Cond. No. 5.62
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Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.회귀분석(상관관계 기준)
서울시 치안 기준 군집화
상관계수가 높은 변수를 활용해서,
비슷한 치안 특성을 가진 구를 찾기위해
저희는 K-Means 클러스터링을 사용했습니다.
K-Means 클러스터링이란?
유사한 특성을 가진 데이터를 자동으로 그룹으로 묶는 비지도 학습 기법
사용자가 군집 개수(K)를 정하면,
K개의 중심점을 기준으로 데이터를 그룹화하고,
각 데이터를 가장 가까운 중심점에 할당합니다.
중심점을 반복적으로 조정하며 유사한 데이터끼리 묶는 군집을 만듭니다.
서울시 자치구별 ‘구별_경찰수’, ‘유흥업소_개수’, ‘총생활인구수’, ‘cctv’ 등을 기준으로 치안 특성이 비슷한 지역을 자동으로 군집화하기 위해 사용했습니다.
하지만 분석 결과는…?
